15 בפברואר 2018
פרוטוקול מפורט לביצוע טיטור אליסה מתואר. יתר על כן, באלגוריתם הרומן מוצג כדי להעריך טיטור ELISAs וכדי להשיג קבוע דיסוציאציה של איגוד של ליגנד מסיסים לקולטן צלחת. מרותק למיטה microtiter.
המטרה הכוללת של טיטרציית ELISA זו היא לקבוע את קבוע הזיקה של שני שותפים מחייבים בצורה מחזורית ויעילה באמצעות אלגוריתם חדש. שיטה זו יכולה לעזור לענות על שאלות מרכזיות לא רק בתחום האינטראקציה של חלבון לליגנד ומחקר קולטנים, אלא גם במדעי החיים המיושמים כגון מחקר פרמצבטי ופרמקולוגיה. היתרון העיקרי של טכניקה זו הוא שניתן לקבוע בקלות את קבוע הזיקה של אינטראקציה בין קולטן לליגנד על ידי טיטור של קולטן עם ליגנד בצלחת ELISA ובאמצעות אלגוריתם הערכה חדש.
התחל את ההליך הזה על ידי דילול תמיסת האחסון של Integrin Alpha 2 A Domain לריכוז סופי של חמישה מיקרוגרם למ"ל במאגר TBS מגנזיום כלורי. שני סוגי Integrin Alpha 2 A Domain, סוג טבעי ומטאנטי, ישמשו בהדגמה זו. מלאו כל באר של שורה על צלחת מיקרוטיטר בחצי שטח עם 50 מיקרוליטר של תמיסת ציפוי Integrin Alpha 2 A Domain.
בצעו כל שורת טיטורציה לפחות בכפיליות. בדוגמה זו, כל שורת טיטורציה מתבצעת ברביעיות. אטמו את הצלחת בנייר כסף והשאירו את הצלחת בארבע מעלות צלזיוס למשך הלילה.
ביום שלמחרת, הסירו את תמיסת הציפוי ומלאו כל באר עם 15 מיקרוליטר של מאגר TBS מגנזיום כלורי. הסירו את תמיסת השטיפה ומלאו את הבארות עם תמיסת שטיפה חדשה. השטיפות יסירו מולקולות קולטן מסיסות שלא נייצבו למשטח הפלסטיק על ידי ספיגה פיזית.
השלב הבא הוא לחסום אתרי קישור לא ספציפיים על ידי הוספת 50 מיקרוליטר של תמיסת BSA אחוז אחד במאגר TBS מגנזיום כלורי לכל באר. אטמו את הצלחת שוב וחממו בטמפרטורת החדר למשך שעה. בעת חסימת הבארות של צלחת המיקרוטיטר עם BSA, הכינו דילול סדרתי של הליגנד Rhodocetin.
במקרה זה משתמשים בריכוז התחלתי של 243 רודסטין מרוח באמייל וגורם דילול של 2.3. לשמונה עקומות הטיטורציה בניסוי זה, הכינו 920 מיקרוליטר של תמיסת רודסטין בריכוז הגבוה ביותר באחוז אחד BSA ב-TBS מגנזיום כלורי בצינור מספר אחת. פיטרו 520 מיקרוליטר של תמיסת BSA אחוז אחד ב-TBS מגנזיום כלורי לכל אחד מעשרת הצינורות האחרים המסומנים שניים עד אחד עשר.
העבירו 400 מיקרוליטר מתמיסת הרודסטין מצינור לצינור מספר שתיים. ערבבו את שתי התמיסות באמצעות ערבוב והעבירו 400 מיקרוליטר מהתערובת הזו לצינור מספר שלוש. המשכו בדילול הסדרתי עד צינור מספר אחד עשר.
להצלחת ההליך הזה, חשוב להמליא כל באר במהירות עם תמיסה כדי לוודא שהבארות לא מתייבשות. בסיום חממו למשך שעה, הסירו את תמיסת החסימה מבארות צלחת המיקרוטיטר. מיידית, הוסיפו 50 מיקרוליטר של תמיסת רודסטין מצינור מספר אחד לבארות של עמודה אחת, את התמיסה מצינור מספר שתיים לבארות של עמודה שתיים, והמשיכו דרך עמודה אחת עשרה.
הוסיפו 50 מיקרוליטר של BSA אחוז אחד ו-TBS מגנזיום כלורי כבקרה ללא ליגנד לבארות של עמודה שתים עשרה. אטמו את הצלחת שוב וחממו בטמפרטורת החדר למשך שעה וחצי. כדי להסיר מולקולות ליגנד לא מחוברות, הסירו את תמיסת הקישור ומלאו כל באר עם 50 מיקרוליטר של מאגר HBS מגנזיום כלורי.
לאחר מכן, הסירו את מאגר ה-HBS והוסיפו מאגר HBS חדש. כדי לתקן כימית את הקולטן והליגנד הקשור, מלאו כל באר של צלחת המיקרוטיטר עם 50 מיקרוליטר של תמיסת גלוטראלדהיד 2.5 אחוז במאגר HBS מגנזיום כלורי. חממו את צלחת המיקרוטיטר בטמפרטורת החדר למשך עשר דקות.
הסירו ופעלו את עודף הגלוטראלדהיד על ידי הסרת תמיסת הקיבעון ומילוי כל באר עם 50 מיקרוליטר של מאגר TBS מגנזיום כלורי. הסירו את מאגר השטיפה והוסיפו מאגר שטיפה חדש לכל באר. כדי להתחיל את הבדיקה, הסירו את מאגר השטיפה מכל באר של צלחת המיקרוטיטר והוסיפו לכל באר 50 מיקרוליטר של תמיסת הנוגדן העיקרי, מדולל אחד לאלפיים בא
צפו בתמליל המלא וקבלו גישה לאלפי סרטונים מדעיים
מאמר זה מתאר פרוטוקול מפורט לביצוע טיטרציה ELISA לקביעת קבוע הזיקה של אינטראקציות קולטן-ליגנד. מוצג אלגוריתם חדש להערכת התוצאות ביעילות, המסייע במחקר אינטראקציות חלבון ופרמקולוגיה.
Accurate determination of receptor-ligand dissociation constants is essential for target validation and lead optimization in drug discovery. This titration ELISA method, enhanced by a novel non-linear regression algorithm, enables reproducible affinity measurements without graphical estimation, supporting data-driven go/no-go decisions. The approach improves predictive confidence in early discovery by quantifying binding strength across ligand variants and receptor mutants.
The method fits within the discovery continuum from target validation through lead identification, where quantitative affinity data informs prioritization and mechanistic de-risking.